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RaspberryPi3にカメラモジュールつけて撮影した画像をDeepLearningで分類してみた

Last updated at Posted at 2016-07-16

開発環境

・RaspberryPi3
・Raspberry Pi ハイビジョン ビデオカメラ モジュール HD Video Camera Module
・Raspbian(Debian version 8.0)

Raspberrypiでカメラを有効化

まずはカメラモジュールをカメラコネクタに差し込む

image

初期設定では、カメラが有効になっていないので、設定で有効にする。
$ sudo raspi-config
として、「5 Enable Camera」を選択。
メニュー画面で「Finished」を選択し、ラズパイを再起動する。

下記コマンドでカメラが有効になっていることを確認。

$ vcgencmd get_camera
supported=1 detected=1

DeepLearning用ライブラリ「DeepBeliefSDK」の導入

$ git clone https://github.com/jetpacapp/DeepBeliefSDK.git
$ sudo apt-get install -y mercurial
$ hg clone https://bitbucket.org/eigen/eigen
$ cd DeepBeliefSDK
$ ln -s ../eigen
$ cd source
$ make clean
$ sudo apt-get install gcc-4.8 g++-4.8
$ make GEMM=eigen TARGET=pi2 CC=gcc-4.8 CXX=g++-4.8
$ sudo cp libjpcnn.so /usr/lib
$ sudo ldconfig

写真撮影〜画像分類実行

コーヒーカップを300x300のサイズで撮影してみる
$ raspistill -w 300 -h 300 -o raspistill -o camera1.png

camera5.png

撮影した画像の分類を実行

$ ./jpcnn -i camera1.png -n ../networks/jetpac.ntwk -t -m s -d

結果は・・・

************************
0.011523	pitcher
0.011059	measuring cup
0.162259	cup
0.024144	coffeepot
0.640897	coffee mug
0.040280	beaker
0.013066	espresso
0.013102	espresso maker
Classification took 1782 milliseconds

なかなか良好かと

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